Фабрики та сівери - це обидва інструменти, що використовуються в управлінні базами даних, особливо в контексті розробки програмного забезпечення для генерації та заповнення тестів або початкових даних у бази даних. Вони допомагають автоматизувати та впорядкувати процес створення даних для тестування або налаштування додатків. Однак вони обробляють взаємозв'язки між моделями зовсім по -різному завдяки своїм чітким цілям та механізмам.
Фабрики в першу чергу зосереджуються на створенні одноразових або споріднених екземплярів моделі з рандомізованими або заздалегідь визначеними атрибутами, часто використовуючи бібліотеки Faker. З іншого боку, сівиків - це більше про запуску низки інструкцій для заповнення бази даних будь -якими даними, які можуть включати кілька моделей та їх взаємозв'язку.
Визначення та призначення
Фабрики розроблені для створення індивідуальних або пов'язаних з ними модельних екземплярів із фальшивими даними легко та послідовно. Вони дозволяють розробникам визначати креслення моделей, уточнення того, як слід заповнити атрибути, і дозволяючи генерувати багато екземплярів цієї моделі для тестування чи цілей висіву бази даних. Фабрики часто працюють ізольовано або з дуже чіткими взаємозв'язками між моделями, зосереджуючись на атрибутах та наявності модельних екземплярів.
Сили служать сценаріями або класами, які можуть викликати фабрики або прямі вставки бази даних для заповнення бази даних. Сили є більш цілісними та процедурними, контролюючи порядок та логіку створення даних. Вони гарантують, що населення даних трапляється у правильній послідовності для підтримки цілісності даних, особливо коли задіяно кілька взаємозалежних таблиць.
Обробка відносин на фабриках
На модельних фабриках відносини зазвичай обробляються шляхом визначення відносин всередині самих заводських визначення. Наприклад, якщо модель користувача має відносини один на один з моделлю профілю, фабрика користувачів може визначити, що вона має "профіль за допомогою методів відносин або зворотних дзвінків, які будуть генерувати та асоціювати пов'язані профілі під час створення користувачів.
Фабрики можуть вбудувати реляційну логіку таким чином, що коли модель фабрика використовується для створення екземпляра, вона автоматично створює та асоціює відповідні екземпляри моделі в тій же операції. Це часто робиться за допомогою таких методів, як `має ()`, `для ()` або користувацькі зворотні зворотні зворотні зворотні дзвінки, що генерують пов'язані моделі. Цей підхід полегшує тестування, оскільки пов'язані дані створюються прозоро поряд із основними даними моделі.
Поводження з відносинами у сівалах
Солодки використовують фабрики, але організовують загальний потік та порядок створення. Оскільки висівання може включати складні стосунки, сівалки зазвичай керують відносинами, забезпечуючи створення батьківських моделей до того, як дочірні моделі відповідають обмеженням бази даних (наприклад, іноземними клавішами). Наприклад, у відносинах, де користувач належить до організації, сівалки спочатку створюють організацію, а потім створюють користувача з відповідним іноземним ключем, що посилається на організацію.
Солодки можуть маніпулювати або координувати створення даних у будь-якому порядку та поєднувати прості або складні набори даних, іноді з явним поводженням із іноземними клавішами або поворотними таблицями у відносинах багатьох для багатьох. Вони часто обробляють оркестрацію, за яку фабрики не несуть відповідальності, наприклад, вирішення послідовності висіву для задоволення правил цілісності даних у різних таблицях.
Складність відносин та закономірності
Фабрики, як правило, визначають прості або вкладені модельні взаємозв'язки за допомогою вбудованих методів, які генерують пов'язані записи на вимогу. Вони зосереджуються на атомних операціях створення - створюючи модель та її безпосередні відносини в одному дзвінку. Наприклад, фабрика для користувача може визначити відношення для автоматичного створення декількох публікацій або профілю, який належить користувачеві, генеруючи вкладену структуру, подібну до JSON, безперешкодно.
Сили повинні чітко визначити, як дані, пов’язані з, можливо, створюються багато моделей у правильному порядку. Спочатку вони можуть створити всі організації, а потім усі користувачі (асоціюючи користувачів з організаціями), а потім створювати публікації, пов'язані з користувачами. Цей наказ повинен підтримуватися для задоволення обмежень іноземних ключів. Сили також обробляють складні сценарії, такі як умовне висівання, висівання на основі навколишнього середовища або створення даних лише в тому випадку, якщо їх ще не існує.
відносини з багатьох до-many
Поводження з багатьма відносинами більше задіяно. Фабрики Анотація це, дозволяючи створити взаємозв'язки з використанням зведених фабрик для таблиці або за допомогою таких методів, як `алі ()` у laravel, часто всередині фабричного визначення або після фабричного створення. Це дозволяє легко генерувати асоційовані моделі та автоматично пов’язати їх з даними Pivot.
Тим часом сівалки явно координують багато-багато зв'язку, спочатку створивши екземпляри обох моделей, а потім посилаючись на вставки таблиці поворотних ситуацій, або за допомогою методів красномовних взаємозв'язків, або прямих запитів бази даних. Сили керують сукупністю поворотних таблиць, пов'язуючи ідентифікатори та, можливо, додавши додаткові поля повороту даних, гарантуючи, що база даних відображає правильні міжмодельні з'єднання.
іноземні ключові залежності
Фабрики часто керують іноземними ключовими залежностями в межах своїх визначень. Коли фабрика створює модель, яка залежить від іншої, вона може вкладати пов’язані фабрики для автоматичного генерування батьківських або пов'язаних з ними моделей. Цей підхід знижує ризик посилань на неіснуючі записи та впорядковує створення дійсних наборів даних для тестування.
Сили повинні явно обробляти іноземні ключові залежності, часто вимагаючи ретельного впорядкування населення таблиці для дотримання цих обмежень. Зазвичай у сівалів спочатку створювати батьківські або посилані моделі, а потім використовувати їх основні клавіші для зв'язку залежних моделей. Таким чином, сівалки діють як оркестратори, що керують потоком популяції баз даних щодо реляційної цілісності.
повторне використання та склад
Фабрики дуже багаторазові та складні. Їх можна визначити один раз і використовувати для створення окремих екземплярів або пов'язаних екземплярів із зазначеними відносинами неодноразово, підтримуючи тестування робочих процесів або повторного генерування даних про насіння з варіантами.
Сіві, як правило, є більш процедурними сценаріями, менш багаторазовими в ізоляції, часто зосереджених на конкретному сценарії населення чи навколишнього середовища. Однак вони посилаються на фабрики як будівельні блоки та складають ці дзвінки в значущому порядку для встановлення складного середовища даних.
транзакції та ізоляція
Фабрики створюють екземпляри, як правило, ізоляції або як частина одного заводського дзвінка, який може бути загорнутий у транзакцію для тестів, але зазвичай ні. Вони зосереджуються на створенні моделі та її відносин за один раз.
Сили часто загортають великі послідовності популяції даних у транзакціях баз даних, щоб забезпечити всю операцію з посівом, або виходили з ладу, запобігаючи частковим або пошкодженим даними у відповідних таблицях. Цей транзакційний підхід є важливим, коли сівалки керують декількома взаємозалежними моделями та взаємозв'язками.
Переваги та випадки використання
Використання фабрик для взаємозв'язків є вигідним у сценаріях, що потребують швидкого та ізольованого генерації тестових даних або в самих тестах. Вони спрощують створення суміжних моделей без ручного втручання, дозволяючи розробникам зосереджуватися на тестах замість ручної налаштування даних.
Сили віддають перевагу для налаштування навколишнього середовища, початкової популяції даних або складних сценаріїв висіву, де порядок та логіка населення бази даних, включаючи мультимодельні залежності та відповідність ділової логіки. Сіві закликають фабрики та прямі операції з базою даних, щоб забезпечити повністю готовий стан бази даних для розробки чи постановки.
Практичний приклад
Подумайте про створення користувачів та їх публікацій:
- За допомогою фабрик можна визначити на заводі користувача відношення до створення публікацій автоматично, тому коли користувач створюється через фабрику, пов'язані повідомлення створюються автоматично.
- За допомогою сівалів сівал спочатку створює користувачів, які використовують фабрику користувачів. Потім, окремо, він використовує фабрику Post для створення публікацій, явно асоціюючи їх з користувачами в циклі чи партії, забезпечуючи референтну цілісність.
Фабрики зосереджуються на інкапсуляції логіки взаємозв'язку всередині самого процесу створення моделі. Солодисники зосереджуються на оркестрації та впорядкуванні, що забезпечує постійний загальний стан бази даних.
Резюме
Фабрики обробляють взаємозв'язки шляхом вбудовування реляційної логіки створення в фабричні визначення, що дозволяє автоматичному, вкладеному створенню суміжних моделей. Вони сприяють простоті та повторному використанню при створенні поодиноких або малих наборів споріднених моделей, ідеально підходять для тестування та швидкого генерування підроблених даних.
Сіві обробляють взаємозв'язки шляхом оркестрування порядок та потоку повних процесів популяції баз даних, забезпечуючи створені пов'язані моделі в послідовному порядку та з дійсними іноземними клавішами. Вони використовують фабрики як будівельні блоки, але розширюють відповідальність за управління складними міжмодельними залежними, даними, що стосуються навколишнього середовища та трансакційною послідовністю у всій операції з посівом.
Різниця полягає в рівні абстракції: фабрики зосереджуються на індивідуальній моделі та її негайному генерації реляційних даних, тоді як сівери координують ініціалізацію даних всю базу даних, управління залежністю моделі та взаємозв'язку за більш широким обсягом. Це відмінність, чому фабрики визначають взаємозв'язки декларативно, а сівалки реалізують процедурну логіку для надійного населення цих відносин у реальному середовищі бази даних.